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Label-free volumetric imaging of porcine kidney tissue over extended areas using dynamic MHz-OCT

Sazgar Burhan, Madita Göb, Tjalfe Laedtke, Thorge Grahl, Michael Münter, Hinnerk Schulz-Hildebrandt, Gereon Hüttmann, Robert Huber

Abstract

Dynamic optical coherence tomography (dOCT) enables high-resolution, label-free 3D tissue imaging with functional contrast, offering a potential advancement in kidney transplant viability assessment. Currently, no widely accepted non-invasive method provides an objective evaluation of transplant viability, as conventional imaging lacks the resolution to assess microvascular integrity and cellular dynamics. However, the clinical use of available dOCT systems is limited by prolonged imaging times that hinder clear visualization of tissue dynamics. To address these challenges, this paper presents a swept-source 3.2 MHz-OCT system for dynamic, high-speed, extended-area imaging. The system integrates an optimized inter-volume scan protocol and a micrometer-precision linear robot, enabling extended‑scale tissue imaging over an area of about 2.6 × 2.6 mm2. Using freshly excised porcine kidney tissue, we demonstrate recent advancements and challenges in MHz-dOCT for kidney imaging. Identified anatomical features are thoroughly examined, compared across resolutions, and validated through histology to assess the system’s clinical potential.
OriginalspracheEnglisch
Aufsatznummer32426
ZeitschriftScientific Reports
Jahrgang15
Ausgabenummer1
Seiten (von - bis)32426
ISSN2045-2322
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 12.09.2025

Fördermittel

Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL. This project was funded by German Research Foundation (EXC 2167–390884018), German Federal Ministry of Education and Research (BMBF no. 13GW0227B: “Neuro-OCT”, BMBF no. 13N14665: “UltraLas”), Central Innovation Programme for small and medium-sized enterprises (SMEs) (ZIM no. KK5143004AB3), and the state of Schleswig–Holstein, Germany (Excellence Chair Program by the universities of Kiel and Luebeck).

TrägerTrägernummer
Deutsche ForschungsgemeinschaftEXC 2167–390884018
Bundesministerium für Bildung und ForschungKK5143004AB3, 13GW0227B, 13N14665

    UN SDGs

    Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

    1. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
      SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

    Fingerprint

    Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Label-free volumetric imaging of porcine kidney tissue over extended areas using dynamic MHz-OCT“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
    • EXC 2167: Präzisionsmedizin für Chronische Entzündungserkrankungen (PMI)

      Schreiber, S. (Sprecher*in), Baines, J. F. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Bosch, T. C. G. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Buyx, A. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Erdmann, J. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Franke, A. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Huber, R. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Klein, C. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Köhl, J. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), König, I. R. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Lange, C. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Laudes, M. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Lieb, W. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Ludwig, R. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Nebel, A. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Niemann, S. (Sprecher*in), Rabe, K. F. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Riemekasten, G. (Sprecher*in), Rose-John, S. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Rosenstiel, P. C. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Schulenburg, H. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Schwarz, K. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Traulsen, A. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in), Weidinger, S. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in) & Zillikens, D. (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)

      01.01.1931.12.32

      Projekt: DFG VerbundprojekteExzellenzcluster

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